pylon AI软件模块智能实现铝罐生产的自动化质量控制。该视觉系统在传送带上检测罐体，进行识别与计数，并监控生产进度和废品。AI基于位置识别倒伏罐体，并检测凹痕或变形等异常。这为生产流程带来了最大化的透明度和效率。
微小缺陷、反光物体与高吞吐量
罐体生产线面临多重挑战：反光的铝制表面、高速移动的物体，以及需要可靠检测最微小缺陷的需求。这正是pylon AI软件与坚固的IP67视觉系统组合的价值所在。
Details: smallest defects
The smallest defects (such as dents, scratches, or deformations on the underside of the can) must be reliably detected by the vision system in order to ensure product quality. Especially at high line speeds, it is crucial that even minimal deviations are detected in real time so that defective cans can be reliably rejected.
铝质
铝的光滑表面会强烈反射入射光线，导致图像中产生亮点。优化光源和相机设置可最大限度地减少这些反射，确保图像分析结果精确可靠。
每分钟检测2000个罐子
经过清洗后，罐子通过3米宽的输送带进行移动。根据不同的系统类型、罐子大小和生产线配置，现代生产线可实现
每分钟1200 - 2000个罐子的处理效率。
利用AI软件提取所有关键信息
pylon AI软件检测凹痕等缺陷，识别倒伏罐体，并可靠计数罐体——包括产量和废品。这实现了全流程透明化、高产品质量和自动化的在线过程控制。
带有置信度值的边界框，用于可靠地检测和定位画面中的所有罐子
可靠检测大批量传送带上的所有罐体
为确保高效的批次生产，记录生产的罐体数量至关重要。这使得能精确判断何时达到目标产量——并可靠避免生产过剩或不足。
第一步，借助目标检测 (Object Detection)，传送带上的所有罐体均被检测到——无论其处于直立或倒伏状态。由此可进行罐体计数。相机触发需与传送带速度匹配，以避免帧重叠和重复计数。
每个罐子都根据其方向进行分类，并分为 “正常 ”或 “错位 ”两类
在线过程控制：检测罐体朝向
借助单色面阵相机和pylon AI，IP67视觉系统可检测罐体是否直立。在第二步中，使用pylon AI附加模块分类 (Classification) 来检测错位或倒伏罐体。此前被识别为罐体的每个个体，将被分类为“OK”或“错位”。
目标检测获取的坐标信息传输给机器人。机器人随后可进行目标抓取并将罐体扶正，然后才将其送入干燥、涂层或印刷等关键下游工序。
使用热图检测并标记最小的异常点
100%无瑕疵罐体：精确检测异常
在最终处理步骤直至交付合格的罐体，要求罐体无任何缺陷。为此，使用pylon AI附加模块异常检测 (Anomaly Detection) 来检查每个铝罐的底部。
热力图 (Heat map) 显示了存在显著模型偏差的区域。红色区域标记了可能的异常，例如由缺陷或材料不规则引起。通过设定阈值，有助于将图像分类为“缺陷”或“合格”。
利用物体检测功能,可在不同时间在传送带上进行联机计数
在线罐体计数实现精准批次生产
pylon AI附加模块支持实时精确罐体计数——即使在每分钟高达2000罐的输送速度下。记录的数据可直接集成到MES（制造执行系统）或WMS（仓储管理系统），助力精确库存控制和高效换产计划。
根据需求，提供两种计数方法：
●记录传送带上所有罐体（无论倒伏、静止或缺陷），废品在下游扣除。
●仅计数完美罐体（在缺陷罐被剔除且倒伏罐被扶正后）。
